 El modelo de Hopfield Estocástico\cite{wiki:Boltzmann} es una variante del modelo de hopfield
 con actualización asincrónica, también conocido como Maquina de Boltzmann \cite{Ackley85alearning}.
 Este modelo plantea que cada neurona tiene una probabilidad de cambiar 
 de valor, esta probabilidad intenta estabilizar el sistema en una 
 probabilidad dada. Este cambio es propuesta para evitar mínimos locales,
 problema intrínsico al descenso por gradiente.
 
 Nuestra implementación plantea utilizar una temperatura fija, sin embargo
 pensamos que se podría implementar de tal forma que la temperatura cambie 
 de manera dinámica.
 
 La Máquina de Boltzmann bajo parámetros adecuados de temperatura y carga 
 de la red, se comporta como una memoria asociativa. Es más si se define
 que la temperatura a la que se quiere estabilizar es 1, la red será
 una red Hopfield no estocástica. De acuerdo al diagrama de fases 
 visto en las clases teóricas con temperaturas menores a 0.46 y cargas 
 de la red menor a 0.14, la red será noble como memoria asociativa. Esto
 significa que tendrá minimos locales que representen memorias.
 
 Como modelo alternativo a alguno de los problemas del Ejercicio 1, 
 decidimos probar nuevamente el ejercicio 2. Este ejercicio no se puede 
 calificar como si fue posible hacerlo o no, pero si comparamos los 
 resultados de un modelo y otro.
 
 Lo que pudimos notar es que los espurios a los que convergen las mismas
 memorias en uno y otro puede variar.

 \noindent \begin{figure}[H]
		\centering
		\includegraphics[scale=1]{img/ej7/estocastico.png}
		\caption{ Evolución de la energía con una red estocástica, para un
		set de patrones que convergen a estados espurios. }
		\label{fig:ej7}
	\end{figure}
